人会更新换代，
但团队知识不能跟着离开。
个人积累经验
成员在实验、开发和沟通中掌握方法、细节与失败路径。
→成员毕业或离开
能力画像、判断依据和隐性知识随个人一起退出团队。
→负责人重复输入
导师或创始人重新讲背景、补上下文、逐项指导新人。
→新人重新摸索
重复踩坑、重复实验，直到再次形成分散的个人经验。
文档记录结果，却常常遗漏原因、过程和失败经验。
只有原参与者知道信息在哪里，以及哪些内容仍然有效。
导师和骨干不断承担答疑、同步和重新校准任务。
不只保存最终产物，
更要从人和 AI 的活动中提炼知识。
人的活动
HUMAN SIGNALS关联
验证
AI 的活动
AGENT SIGNALS如何分析问题、排除选项并形成结论。
需要做什么、不做什么，以及怎样算完成。
使用哪些证据、约束和权衡做出选择。
哪些方法有效、哪些尝试失败，以及为什么。
平台接通主流 Agent，
并从共享 Session 中持续形成团队知识。
主流 Agent 接口层
平台统一接通主流 Agent 接口。用户无需自带或部署 Agent，直接在平台内选择、调用并进行协作交互。
平台知识层
平台对共享 Session 中可见的互动记录进行整理和抽象，再支持知识在个人、团队与项目之间流动。
可见协作记录
保留共享 Session 中成员与 Agent 的对话、操作、修改、反馈和结果。
抽象知识提取
从工作记录中提炼可复用知识，而不只保存原始聊天与最终文件。
知识交换
在权限控制下实现跨个人、跨项目与跨团队的知识和 Skill 共享。
成员与 Agent
在同一个空间工作。
对话、文件、决策、工作结果和当前进度持续保留。成员不需要在各自与 Agent 对话后再手工转述上下文。
我已将硬件范围、体验目标和服务需求写入项目知识，并关联已有语音接入与 ESP32 调试 Skill。
+ decision/esp32_s3.md
↗ linked 2 reusable skills
既可以在 CoGraph 内协作，
也可以通过 Atoa 协议连接本地 Agent。
在 CoGraph 内工作
用户直接在平台中调用 Codex、Claude Code 等 Agent，在共享 Session 中完成讨论、开发与协作。
COMMUNICATION
PROTOCOL
连接本地 Agent 与
CoGraph 信息枢纽
在本地 Agent 中工作
用户仍在自己的本地 Agent 环境中交互。Atoa 插件通过通信协议，让本地 Agent 参与 CoGraph 信息枢纽中的知识交换。
把成员与 Agent 的成功互动模式，
沉淀为其他人可以直接调用和继续优化的 Skill。
超同学
已有积累：做过语音交互，已经实现多种主流语音服务的接口接入，并积累了相关 Agent 交互记录。
语音服务快速接入
服务选型、鉴权配置、实时音频链路、接口适配和常见问题处理。
石同学
已有积累：参与过多套上线系统的开发，对大量用户并发场景形成了稳定的框架设计和工程判断。
高并发系统框架设计
容量评估、模块边界、限流与缓存策略、稳定性检查和上线前验证。
郭同学
已有积累：完成过多种 ESP32 开发板的开发与调试，保留了大量与 Agent 协作成功的问题解决模式。
ESP32 开发与调试
开发板识别、环境配置、外设接入、烧录排错和硬件问题定位流程。
交互记录形成开放的能力画像，
任务决定此刻需要谁。
视觉设计能力
能够定义产品外形、角色气质、灯光表情和不同状态下的视觉反馈。
服务器开发及维护
能够设计稳定的服务架构，并处理并发、数据、部署、监控和长期维护。
硬件开发能力
能够完成主控选型、外设接入、固件开发、联调和硬件故障定位。
以上三种能力来自桌面陪伴玩具项目示例。真实画像仍由每位用户的交互记录动态生成，可包含任意能力组合。
团队给出目标后，
Agent 主动补齐关键决策。
支持语音对话、灯光表情反馈、云端记忆和基础传感互动
角色形象 · CMF · 灯光表情 · 待机与互动状态
语音接口 · 会话服务 · 长期记忆 · 部署监控
音频 · 灯光 · 传感器 · 固件与通信协议
✓ 四周内完成可互动桌面原型
✓ 使用 ESP32-S3 作为主控
✓ 支持语音、表情反馈与云端记忆
角色外形和灯光语言如何定义？
记忆服务如何部署并保持稳定？
音频、灯光和传感器如何组合？
Agent 根据任务内容匹配视觉设计、服务器开发及维护、硬件开发能力，并关联团队已有语音与 ESP32 Skill。
外形、服务和硬件可以并行；在整机联调节点统一合并并根据结果重新规划。
每个关键节点，
Agent 都知道应该询问谁。
系统同时建议 T-02 复用超同学的“语音服务快速接入”Skill，减少重复接口开发。
每到一个关键节点，
Agent 主动询问匹配成员。
询问角色形象、材质、灯光表情和不同互动状态的视觉语言。
询问会话、记忆、设备连接、并发容量和上线监控方案。
询问主控、音频、灯光、传感器接线以及固件联调约束。
请确定陪伴玩具的角色形象，以及“聆听、思考、回答、休眠”四种状态的灯光和表情反馈。
请设计对话与长期记忆服务，给出设备在线、并发容量、监控告警和故障恢复方案。
请确认 ESP32-S3 与麦克风、扬声器、灯光和传感器的连接方案，并列出整机联调风险。
共享空间提供知识，
Agent 在关键节点主动找到对应的人。
沉淀和迁移知识
- 平台内直接调用主流 Agent
- Atoa 插件连接本地 Agent
- 从互动记录提炼知识与 Skill
- 支持跨个人、跨项目和跨团队交换
动态形成能力画像
- 画像来自真实交互与工作证据
- 能力维度和数量不预先限定
- 同一成员可以拥有多种能力
- 示例标签可由成员修正或扩展
主动询问并推进
- 团队先提供一个明确目标
- Agent 判断当前需要哪些能力
- 匹配合适成员并主动提出问题
- 根据回答进入下一个关键节点
主动任务智能不是把用户固定为某类角色，而是在正确的时间，根据工作证据找到具备当前所需能力的人。
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